论文摘要
设计最优时间和空间差分步长是量子随机滤波(QSF)实现时变频率周期信号滤波的关键技术。本文提出用短时傅立叶变换(STFT)动态地估计输入时变频率周期信号的信噪比(SNR)和相对频率,用最小二乘法建立量子随机滤波器时间和空间差分步长与信噪比(SNR)和相对频率的模型,通过分析实际信号的特征可以逐步确定量子滤波器的参数。针对单频信号情况和频率时变信号的仿真实验结果表明,该方法能够根据输入信号的特征,快速、准确设计出滤波器最优参数,取得显著的滤波效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周丽春,金福江,吴浩瀚,王波
关键词: 量子随机滤波器,参数估计,最小二乘,短时傅立叶变换
来源: Journal of Central South University 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 数学,无线电电子学
单位: College of Mechanical Engineering and Automation, Huaqiao University
基金: Projects(2017H0022,2016H6015)supported by Fujian Science and Technology Key Project,China
分类号: TN713;O212.1
页码: 3328-3337
总页数: 10
文件大小: 622K
下载量: 25
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